LLM Cookbook

llm-cookbook 简介

llm-cookbook 是一个面向开发者的开源学习项目，内容源自吴恩达的大模型系列课程，经过筛选、翻译、复现与调优之后，整理成一份更符合中文阅读习惯的大模型开发手册。它沿着从 Prompt Engineering、RAG 开发到模型微调的完整路径展开，把零散的知识点串成可跟着练的学习流程，帮助初学者少走弯路，尽快把大语言模型的能力用起来。

• 在线阅读入口：https://datawhalechina.github.io/llm-cookbook
• 开源项目地址：https://github.com/datawhalechina/llm-cookbook

内容组织与学习方式

• 路径清晰：从基础 API 调用起步，依次进入提示工程、应用开发与模型微调，每一步都有对应的讲解与练习。
• 本地化改写：原课程内容做了翻译与复现处理，示例更贴近国内开发者的实际使用习惯。
• 动手为主：提供多轮对话的 GPT-3.5 API WebUI 以及 API 微调实战教程，看完就能照着跑实验。
• 配套资源足：除文字手册外，还汇集了书籍、课程、视频教程与项目实践，方便按自己的节奏补齐基础。

适用人群与延伸内容

• 入门开发者：想系统接触大模型开发、但不知从哪里下手的人，可以按手册顺序逐步推进。
• 框架学习者：内容涉及 LangChain 的模型调用、提示解析、记忆管理、链式操作、文档问答与代理等核心功能，适合用于构建 LLM 应用。
• 非技术人群：收录的《prompt engineering》与《AI for Everyone》课程，会讲到人工智能的基础知识、应用场景和伦理问题。
• 工具选型参考：整理并推荐了 FX-1-Minute-Data、LLMs-Finetuning-Safety、instructor、client-js 等相关项目与工具，便于扩展思路。

如果正在寻找一份能从头跟着做的大模型开发资料，llm-cookbook 值得放入日常学习清单，先动手跑通一两个小例子，再回头补理论，收获会更明显。